爱丁堡大学
一项新研究表明，结合常规眼部扫描和人工智能创造了一种强大的新方法来衡量近视程度，可以更好地预测人们长期视网膜损伤的风险。
使用这种新方法，那些视网膜看起来比他们的眼镜处方显示更加近视的人，相较于具有相同处方的人更容易发展成视网膜脱落或撕裂。
专家表示，这种方法提供了一种更个性化的评估近视方式，通过考虑到个体视网膜细微的变化，而这些变化往往被眼镜处方所忽略，这有助于识别出更高风险并发症的人群。
研究人员补充说，这种新的近视测量方法被称为眼底屈光偏移（FRO），可以帮助临床医生更好地识别易受伤害的患者，进而采取更个性化的管理措施以防止视力丧失。
全球超过十亿人近视，预计到2050年，全球近50%的人口将受到影响。具有高度近视处方的人一般患视网膜脱落的可能性是没有近视者的13倍。然而，即使处方相似，不同个体之间的风险可能会有很大差异。
在首次同类研究中，来自爱丁堡大学的研究人员分析了9,300多名40至69岁且没有先前视网膜问题的英国生物银行参与者的数据和视网膜图像。
FRO利用人工智能比较一个人视网膜的结构外观与根据其眼镜处方应正常外观的差异。
研究人员使用眼部扫描图像计算FRO评分。他们发现，在12年期间，每降低一步评分——意味着视网膜看起来比预期更加近视——即使在具有相似眼镜处方、年龄、性别和其他基线因素的个体中，发展视网膜脱落或撕裂的风险也会增加约50%。
专家表示，FRO评分提供了一种新的、更准确的方式来识别面临威胁视力状况的高风险个体。
这种方法还可以帮助指导围绕流行的选择性手术（如激光眼科手术和透明晶体置换术）的决策，通过识别那些即使眼镜处方相同但视网膜可能对某些手术更为脆弱的患者。
该研究的主要调查员法比安·易（Fabian Yii）表示："我们的研究支持在描述近视严重程度时超越单独眼镜处方的做法，并考虑视网膜信息。鉴于当前描述近视严重程度的方法，特别是眼镜处方，在有效捕捉个体近视并发症风险方面的局限性，这项研究代表了一个重要的步骤，使越来越多受影响人群的护理能够更有针对性地进行。"
这项研究发表在《调查性眼科学与视觉科学》杂志上：
同一研究团队早先的一项研究发表在《美国医学会眼科学杂志》上：
这两项研究均由英国医学研究委员会资助。
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